[发明专利]一种人证比对方法

说明书

本发明公开了一种人证比对方法，使用收集的身份证图像与公开人脸数据集CASIA‑Webface，采用生成对抗网络生成与CASIA‑Webface中人脸图像相应的不同年龄段身份证图像，采用稀疏变异字典学习方法生成与身份证图像相应的人脸图像，将CASIA‑Webface、生成的与CASIA‑Webface中人脸图像相应的不同年龄段身份证图像、A张身份证图像、由A张身份证图像生成的人脸图像输入到人脸识别网络中进行训练，提高人证比对的准确率。

技术领域

本发明属于人脸识别领域，涉及到神经网络、模式识别等技术，尤其涉及到一种人证比对方法。

背景技术

人证比对技术，是指通过计算机将人脸信息，身份证信息进行采集、处理、对比等，来鉴定个人身份的一项技术。

随着深度学习的复兴与发展，深度学习方法已经成功应用到许多领域，例如目标检测、物体识别、语音识别等。因此，采用深度学习方法进行人证比对已成为必要。人证比对是将摄像头采集的人脸图像与身份证图像分别输入至训练好的人脸识别模型中提取特征，计算余弦相似度，若相似度大于某一阈值，则判断为同一人，反之，判断为不同人。但是，采用深度学习方法训练人脸识别模型，需要大量训练数据，且公开人脸数据集多为名人的人脸图像，缺乏身份证图像，造成人证比对准确率不高。

解决上述问题的关键就是进行数据增强，生成与公开人脸数据集中人脸图像相应的身份证图像，且生成与身份证图像相应的人脸图像，将其输入到人脸识别网络中训练，从而，提高人证比对的准确率。

发明内容

本发明克服了现有技术的不足之处，提出了一种人证比对方法，目的在于利用生成对抗网络生成身份证图像，利用稀疏变异字典学习方法生成与身份证相应的人脸图像，将其作为训练数据输入到人脸识别网络中训练，提高人证比对准确率。

本发明为达上述发明目的，采用如下技术方案：

一种人证比对方法，该方法包括：

使用收集的A张身份证图像数据与公开人脸数据集CASIA-Webface，采用生成对抗网络生成与CASIA-Webface中人脸图像相应的不同年龄段身份证图像，采用稀疏变异字典学习方法生成与A张身份证图像相应的人脸图像；将CASIA-Webface、生成的与CASIA-Webface中人脸图像相应的不同年龄段身份证图像、A张身份证图像、由A张身份证图像生成的人脸图像作为训练数据，输入到人脸识别网络中进行训练；在人证比对过程中，将身份证图像及摄像头采集到的人脸图像分别输入到训练好的人脸识别模型中，提取特征，计算特征间的余弦相似度，将相似度高于某一阈值T判断为同一个人，反之，判断为不同人。

进一步地，采用生成对抗网络生成与公开人脸数据集CASIA-Webface中人脸图像相应的不同年龄阶段身份证图像包括:对公开人脸数据集CASIA-Webface及A张身份证图像进行预处理，将图像尺寸大小变换为W×H，对A张身份证图像进行标记标签，根据年龄将其分为少年、青年、中年，标签分别为1、2、3；

生成对抗网络由3个模块组成，分别为生成对抗网络中的生成器G_i(i＝1,2,3)、生成对抗网络的判别器D及预训练好的人脸识别模型R，其中，G₁表示生成少年身份证图像，G₂表示生成青年身份证图像，G₃表示生成中年身份证图像；

对生成对抗网络的生成器G_i(i＝1,2,3)、生成对抗网络的判别器D进行权重初始化；